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密度聚类(DBSCAN)

发表于 2019-05-05 | 分类于 机器学习 , 无监督学习 |
| 字数统计: 935 | 阅读时长 ≈ 3
DBSCAN

密度聚类方法

原理解读

  DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering Of Applications With Noise):DBSCAN需要两个参数,扫描半径 (eps)和最小包含点数(minPts)。 任选一个未被标记的点开始,找出与其距离在eps之内(包括eps)的所有附近点。如果附近点的数量大于等于minPts,则当前点与其附近点形成一个簇,并且出发点被标记。 然后递归,以相同的方法处理该簇内所有未被标记的点,从而对簇进行扩展。如果附近点的数量小于minPts,则该点被标记,不作扩展。如果簇充分地被扩展,即簇内的所有点被标记为已访问,然后用同样的算法去处理未被访问的点,直到所有的点都被标记。

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迭代自组织分析聚类(ISODATA)

发表于 2019-05-04 | 分类于 机器学习 , 无监督学习 |
| 字数统计: 2k | 阅读时长 ≈ 8
ISODATA

迭代自组织分析聚类方法

原理解读

  ISODATA(Iterative Selforganizing Data Analysis) :在k-均值算法的基础上,增加对聚类结果的合并和分裂两个操作,当聚类结果某一类中样本数太少,或两个类间的距离太近,或样本类别远大于设定类别数时,进行合并,当聚类结果某一类中样本数太多,或某个类内方差太大,或样本类别远小于设定类别数时,进行分裂。

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K均值聚类(K-MEANS)

发表于 2019-05-03 | 分类于 机器学习 , 无监督学习 |
| 字数统计: 871 | 阅读时长 ≈ 3
K-Means

K-Means聚类方法

原理解读

  K-Means :随机选取N个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。每分配一个样本,聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。

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分裂的层次聚类(DIANA)

发表于 2019-05-02 | 分类于 机器学习 , 无监督学习 |
| 字数统计: 813 | 阅读时长 ≈ 3
DIANA

分裂的层次聚类方法

原理解读

  DIANA(Divisive Analysis):采用自顶向下的策略,最初将所有对象置于一个类中,然后根据某些准则将这些类别逐渐细分。细分过程反复进行直到类别达到预期的数目。

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凝聚的层次聚类(AGNES)

发表于 2019-05-01 | 分类于 机器学习 , 无监督学习 |
| 字数统计: 881 | 阅读时长 ≈ 3
AGNES

凝聚的层次聚类方法

原理解读

  AGNES(Agglomerative Nesting):采用自底向上的策略,最初将每个对象作为一个类,然后根据某些准则将这些类别逐一合并。合并的过程反复进行直到类别达到预期的数目。

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数据集(Data Set)

发表于 2019-04-25 | 分类于 机器学习 , 无监督学习 |
| 字数统计: 927 | 阅读时长 ≈ 4
Data Set

数据集说明

原理介绍

  Data Set:对于机器学习领域来说,数据集的选择是至关重要的,一个数据集的好坏往往可以直接决定聚类结果,通常一个算法很难适用于所有的数据集。因此我们需要设计各种数据集,并且分析哪一种数据类型适合用哪一种算法,只有这样,在今后的使用中才能得心应手。

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Turing Reward in 2018

发表于 2018-03-30 | 分类于 Computer Science , Turing Reward |
| 字数统计: 1.6k | 阅读时长 ≈ 5
DEEP LEARNING

  2019 年 3 月 27 日,ACM 宣布,深度学习三位大牛 Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton 因“在概念和工程方面使深度神经网络成为计算的关键组成部分的突破”获得了 2018 年的图灵奖。近年来,深度学习方法一直是计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器人技术以及其他应用中惊人突破的原因。

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Turing Reward in 2017

发表于 2018-03-21 | 分类于 Computer Science , Turing Reward |
| 字数统计: 1.6k | 阅读时长 ≈ 5
RISC Microprocessors

  2018 年 3 月 21 日,美国计算机协会(ACM)将2017年图灵奖授予斯坦福大学前校长约翰·轩尼诗(John L. Hennessy)和加州大学伯克利分校退休教授大卫·帕特森(David A. Patterson),以表彰他们开创了一种系统的、定量的方法来设计和评价计算机体系结构,并对RISC微处理器行业产生了持久的影响。

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